[发明专利]特征提取方法、装置及终端设备

权利要求书

1.一种特征提取方法，其特征在于，包括：

提取待处理的目标视频的关键帧画面；

获取所述关键帧画面中的N个人脸，根据N个所述人脸统计所述关键帧画面中的视频人物数量，并根据N个所述人脸获取基于所述关键帧画面的N个人脸特征；

对N个所述人脸特征去噪，获得M个去噪特征；

根据所述视频人物数量对M个所述去噪特征进行聚类处理，获得K个聚类中心，将处于同一所述聚类中心的所述去噪特征作为同一所述视频人物的用户脸部特征，其中，M小于或等于N，K小于或等于M，N、M、K为正整数。

2.如权利要求1所述的特征提取方法，其特征在于，所述根据N个所述人脸获取基于所述关键帧画面的N个人脸特征，包括：

对所述关键帧画面的每帧画面的人脸进行特征检测，获得基于所述关键帧画面的人脸特征图像集合；

对所述人脸特征图像集合的每个特征图像进行编码，获得N个人脸特征。

3.如权利要求2所述的特征提取方法，其特征在于，所述人脸特征图像集合包括人脸框架信息和人脸锚点信息；

所述对所述人脸特征图像集合的每个特征图像进行编码，获得N个人脸特征之前，包括：

利用所述人脸锚点信息将所述人脸框架信息中的人脸对齐；

根据对齐后的所述人脸锚点信息将所述人脸框架信息在所述关键帧画面中裁剪出以人脸为中心的特征图像，并以所述特征图像作为所述人脸特征图像集合中的数据。

4.如权利要求3所述的特征提取方法，其特征在于，所述对N个所述人脸特征去噪，获得M个去噪特征，包括：

通过所述人脸锚点信息判断第i个所述人脸特征的面部角度是否在预设角度范围内，若第i个所述人脸特征的面部角度在预设角度范围内，则第i个所述人脸特征不为关键帧画面中的噪声画面，否则第i个所述人脸特征为关键帧画面中的噪声画面，第i个所述人脸特征不参与聚类处理；

通过所述人脸框架信息判断第i个所述人脸特征的面部位置是否在预设框架范围内，若第i个所述人脸特征的面部位置在预设框架范围内，则第i个所述人脸特征不为关键帧画面中的噪声画面，否则第i个所述人脸特征为关键帧画面中的噪声画面，第i个所述人脸特征不参与聚类处理；

其中，i为小于或等于N的正整数。

5.如权利要求1所述的特征提取方法，其特征在于，所述根据N个所述人脸统计所述关键帧画面中的视频人物数量，包括：

根据所述关键帧画面的每帧画面的人脸，统计所述每帧画面中出现的人脸数量，获得基于所述关键帧画面的人脸数集合；

以所述人脸数集合中的众数为所述关键帧画面的视频人物数量。

6.如权利要求1所述的特征提取方法，其特征在于，所述提取待处理的目标视频的关键帧画面之前，包括：

计算所述目标视频的每帧视频图像的均方误差；

通过所述均方误差对每帧所述视频图像对进行质量评估，并保留质量评估结果在标准误差范围内的视频图像作为待处理的视频图像。

7.如权利要求1所述的特征提取方法，其特征在于，所述根据所述视频人物数量对M个所述去噪特征进行聚类处理，获得K个聚类中心，包括：

根据所述视频人物数量计算所述聚类中心的数量K；

通过无监督聚类方法对N个所述去噪特征进行聚类，获得K个聚类中心。

8.一种特征提取装置，其特征在于，包括：

关键帧提取模块，用于提取待处理的目标视频的关键帧画面；

视频人物数量统计与人脸特征获取模块，用于获取所述关键帧画面中的N个人脸，并根据N个所述人脸统计所述关键帧画面中的视频人物数量，和根据N个所述人脸获取基于所述关键帧画面的N个人脸特征；

人脸特征去噪模块，用于对N个所述人脸特征去噪，获得M个去噪特征；

用户脸部特征获取模块，用于根据所述视频人物数量对M个所述去噪特征进行聚类处理，获得K个聚类中心，将处于同一所述聚类中心的所述去噪特征作为同一所述视频人物的用户脸部特征，其中，M小于或等于N，K小于或等于M，N、M、K为正整数。